Dexmedetomidine upregulates the expression of miR-493-5p, inhibiting growth and inducing the apoptosis of lung adenocarcinoma cells by targeting RASL11B
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have indicated that microRNAs (miRNAs) play critical roles in the development and progression of cancer. However, how changes to the expression levels of miRNAs in response to dexmedetomidine affects the progression of lung cancer remains poorly understood. In this study, we treated the lung adenocarcinoma cell line-A549 with dexmedetomidine and then examined the changes to the expression levels of miRNAs. We found that one of the most significantly upregulated miRNAs was miR-493-5p, which has an important role in the growth and apoptosis of lung adenocarcinoma (LUAD) cells. In addition, bioinformatics searches and luciferase reporter assays revealed that miR-493-5p targets RASL11B, which has a high degree of similarity to RAS. Finally, database searches revealed that RASL11B is associated with survival of LUAD cells. In conclusion, dexmedetomidine causes changes to the expression levels of miRNAs in LUAD, including significant upregulation of miR-493-5p. MiR-493-5p targets RASL11B, thereby inhibiting cell growth and inducing apoptosis in LUAD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».